基于摘要的web内容挖掘研究

发布时间：2018-08-26 06:44

【摘要】：Internet是一个巨大的,分步广泛的,动态性强的全球信息服务中心,人们想在它上面找到想要的相关信息是很困难的,一般用户通过给搜索引擎提供简短的关键词来检索信息,但是通过搜索引擎返回的相关结果太多,这使得处理相关结果太耗时,本文提出了一种语义虚拟文档(SVD)来表示web文档,在此基础上实现了凝聚层次聚类算法,以自动聚类内容相似的web文档。结果:一方面使网络用户增强了相关结果的判断处理,同时使用户快速、高效的从Internet上发现想要的信息,另一方面返回的结果在知识表示上增强了web内容挖掘。
[Abstract]:Internet is a huge, extensive and dynamic global information service center. It is very difficult for people to find the relevant information they want on it. The average user retrieves the information by providing short keywords to the search engine. However, there are too many related results returned by search engines, which makes it time-consuming to process the related results. In this paper, a semantic virtual document (SVD) is proposed to represent web documents. Automatic clustering of similar web documents. Results: on the one hand, the network users can enhance the judgment processing of the related results, at the same time, the users can quickly and efficiently find the desired information from the Internet. On the other hand, the returned results enhance the web content mining in the knowledge representation.
【作者单位】：
【基金】：陕西省自然科学基金(98X11) 陕西省教育厅重点科研计划项目(00JK015)
【分类号】：TP393.092;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2204049